Python自动化炒股：使用FastAPI和Docker Compose部署股票数据服务的实战案例

引言

在当今的金融市场中，自动化交易已经成为一种趋势。Python因其强大的数据处理能力和丰富的库支持，成为了自动化炒股的首选语言。本文将带你了解如何使用FastAPI和Docker Compose来部署一个股票数据服务，为你的自动化交易系统提供实时数据支持。

为什么选择FastAPI和Docker Compose？

• FastAPI：这是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建APIs，使用Python 3.6+基于标准Python类型提示。它非常适合构建微服务。
• Docker Compose：这是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。使用Docker Compose，可以通过一个YAML文件来配置你的应用服务，然后使用一个命令来启动和停止所有服务。

环境准备

在开始之前，请确保你的开发环境中安装了以下软件：

• Python 3.8+
• Docker
• Docker Compose

步骤1：创建FastAPI应用

首先，我们需要创建一个FastAPI应用来提供股票数据服务。

1. 创建项目结构：

stock-data-service/
├── app/
│   ├── mAIn.py
│   └── requirements.txt
└── docker-compose.yml

1. 安装依赖：

在requirements.txt文件中，添加以下依赖：

fastapi
uvicorn
requests

1. 编写FastAPI应用：

在main.py文件中，编写以下代码：

from fastapi import FastAPI
import requests

app = FastAPI()

@app.get("/stock/{symbol}")
async def get_stock_price(symbol: str):
    response = requests.get(f"https://api.example.com/stock/{symbol}")
    data = response.json()
    return {"symbol": symbol, "price": data["price"]}

这段代码定义了一个简单的API端点/stock/{symbol}，它通过HTTP请求获取股票价格，并返回结果。

步骤2：配置Docker Compose

接下来，我们需要使用Docker Compose来配置我们的服务。

1. 编写docker-compose.yml文件：

version: '3.8'
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./app:/app
    command: uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

这个配置文件定义了一个服务web，它将构建当前目录下的Docker镜像，并映射端口8000，将应用的文件挂载到容器中，并启动FastAPI应用。

步骤3：构建和运行服务

1. 构建Docker镜像：

在项目根目录下运行以下命令：

docker-compose build

1. 启动服务：

运行以下命令来启动服务：

docker-compose up

现在，你的FastAPI应用应该在localhost:8000上运行，并且可以通过访问http://localhost:8000/stock/AAPL来获取苹果公司的股票价格。

步骤4：扩展服务

为了使服务更加健壮和可扩展，我们可以添加以下功能：

1. 错误处理：

在main.py中添加错误处理：

from fastapi import HTTPException

@app.get("/stock/{symbol}")
async def get_stock_price(symbol: str):
    try:
        response = requests.get(f"https://api.example.com/stock/{symbol}")
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        return {"symbol": symbol, "price": data["price"]}
    except requests.RequestException as e:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))

1. 日志记录：

使用logging模块来记录请求和错误：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

@app.get("/stock/{symbol}")
async def get_stock_price(symbol: str):
    logger.info(f"Request for stock price of {symbol}")
    # ... 省略其他代码 ...

结语

通过本文，你已经学会了如何使用FastAPI和Docker Compose来部署一个股票数据服务。这个服务可以作为你自动化交易系统的后端，提供实时的股票数据。你可以根据需要扩展和优化这个服务，例如添加数据库支持、缓存机制等，以提高性能和可靠性。

希望这个实战案例能帮助你在自动化炒股的道路上更进一步。祝你交易顺利！